| 中文摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 计算机辅助排样简介 | 第9页 |
| 1.2 圆形排样问题的描述 | 第9-12页 |
| 1.2.1 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2.2 圆形排样问题应用及其可采用的研究方法 | 第10-11页 |
| 1.2.3 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.4 问题难度和研究的必要性 | 第12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 圆形件二维下料问题的描述及建模 | 第14-16页 |
| 2.1 圆形件排样优化问题 | 第14-15页 |
| 2.1.1 圆形件排样优化问题的形式化描述及建模 | 第14页 |
| 2.1.2 圆形排样问题的难度 | 第14-15页 |
| 2.2 圆形件排样问题的优化策略 | 第15页 |
| 2.3 圆形件排样问题的求解思路 | 第15-16页 |
| 第三章 优化技术概论 | 第16-26页 |
| 3.1 传统的寻优方法 | 第16-18页 |
| 3.1.1 处理完整解的算法 | 第17页 |
| 3.1.2 处理部分解或不完整解的算法 | 第17-18页 |
| 3.2 现代优化算法 | 第18-26页 |
| 3.2.1 禁忌搜索算法 | 第18-19页 |
| 3.2.2 模拟退火算法 | 第19-20页 |
| 3.2.3 人工神经网络算法 | 第20页 |
| 3.2.4 遗传算法 | 第20-26页 |
| 第四章 新的放置策略——圆弧搜索算法 | 第26-34页 |
| 4.1 ASA 方法的基本思想 | 第26-27页 |
| 4.2 ASA 方法的流程 | 第27-28页 |
| 4.3 ASA 方法所采用的有效策略 | 第28-29页 |
| 4.3.1 特别的搜索顺序的设置 | 第28页 |
| 4.3.2 搜索范围的限制 | 第28页 |
| 4.3.3 利用最近放置好的相同半径的圆形件的信息 | 第28-29页 |
| 4.3.3 ASA 的改进算法 | 第29页 |
| 4.4 实验测试 | 第29-34页 |
| 4.4.1 ASA 与文献[10]中的BLP 和 RBLP 的比较 | 第29-31页 |
| 4.4.2 ASA 与文献[11]中的GA-BH 方法的比较 | 第31-33页 |
| 4.4.3 随机生成测试用例的实验 | 第33-34页 |
| 第五章 用混合遗传算法进行排样优化 | 第34-42页 |
| 5.1 混合遗传方案的基本思想 | 第34-36页 |
| 5.2 该遗传方案的关键技术及重要策略 | 第36-38页 |
| 5.2.1 初始群体生成技术 | 第36-38页 |
| 5.2.2 引入局部搜索技术——爬山算子 | 第38页 |
| 5.2.3 采用精英保留策略 | 第38页 |
| 5.3 该遗传方案的实验测试 | 第38-42页 |
| 5.3.1 与放置算法 ASA 的比较 | 第38-39页 |
| 5.3.2 与文献中数据的比较 | 第39页 |
| 5.3.3 初始群体引入经验知识与否的比较 | 第39-40页 |
| 5.3.4 进化过程采用精英保留策略与否的比较 | 第40页 |
| 5.3.5 采用爬山算子与否的比较 | 第40-41页 |
| 5.3.6 前面几种技术对下料利用率影响的比较结果 | 第41-42页 |
| 第六章 圆形件优化排样系统的开发 | 第42-45页 |
| 6.1 圆形件优化排样系统的模块结构 | 第42页 |
| 6.2 圆形件优化排样系统的运行情况 | 第42-45页 |
| 第七章 总结与展望 | 第45-46页 |
| 在校期间科研成果 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 附录1 GA-BH 和HGA 的比较 | 第50-52页 |
